图神经网络 基础与前沿,神经系统知识网络图

知识图谱怎样入门

知识图谱作为一门学问，绝不是用个图数据库写几条查询，或者用规则写一个表格的提取，就可以称为成功的运用的。和所有的学科一样，都需要长期的艰苦的努力，在充分了解前人成果的基础上，才有可能做出一点点成绩。

知识图谱作为人工智能（AI）的一个分支，和AI的其他分支一样，它的成功运用，都是需要知道它的所长，更需要知道它的所短的。

特别是AI各个学派林立，经验主义（机器学习）、连接主义（神经网络）、理性主义（知识工程）、行为主义（机器人）各个方法的优劣，倘若不能有纵览的理解，也难以做正确的技术选型，往往盲目相信或者排斥一种技术。

AI是一个极端需要广阔视野的学科。知识图谱涉及知识提取、表达、存储、检索一系列技术，即使想有小成，也需要几年的功夫探索。

如下所列，应该是每个知识图谱从业者都应该了解的一些基本功：知道Web的发展史，了解为什么互联和开放是知识结构形成最关键的一件事。

（我把这个列第一条，是我的偏见——但我认为这是最重要的一个insights）知道RDF，OWL，SPARQL这些W3C技术堆栈，知道它们的长处和局限。会使用RDF数据库和推理机。

了解一点描述逻辑基础，知道描述逻辑和一阶逻辑的关系。知道模型论，不然完全没法理解RDF和OWL。了解图灵机和基本的算法复杂性。知道什么是决策问题、可判定性、完备性和一致性、P、NP、NExpTime。

最好再知道一点逻辑程序（LogicProgramming），涉猎一点答集程序（AnswerSetProgramming），知道LP和ASP的一些小工具。这些东西是规则引擎的核心。

如果不满足于正则表达式和if-then-else，最好学一点这些。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

为什么有图卷积神经网络？

本质上说，世界上所有的数据都是拓扑结构，也就是网络结构，如果能够把这些网络数据真正的收集、融合起来，这确实是实现了AI智能的第一步 好文案。

所以，如何利用深度学习处理这些复杂的拓扑数据，如何开创新的处理图数据以及知识图谱的智能算法是AI的一个重要方向。

深度学习在多个领域的成功主要归功于计算资源的快速发展（如GPU）、大量训练数据的收集，还有深度学习从欧几里得数据（如图像、文本和视频）中提取潜在表征的有效性。

但是，尽管深度学习已经在欧几里得数据中取得了很大的成功，但从非欧几里得域生成的数据已经取得更广泛的应用，它们需要有效分析。

如在电子商务领域，一个基于图的学习系统能够利用用户和产品之间的交互以实现高度精准的推荐。在化学领域，分子被建模为图，新药研发需要测定其生物活性。

在论文引用网络中，论文之间通过引用关系互相连接，需要将它们分成不同的类别。自2012年以来，深度学习在计算机视觉以及自然语言处理两个领域取得了巨大的成功。

假设有一张图，要做分类，传统方法需要手动提取一些特征，比如纹理，颜色，或者一些更高级的特征。然后再把这些特征放到像随机森林等分类器，给到一个输出标签，告诉它是哪个类别。

而深度学习是输入一张图，经过神经网络，直接输出一个标签。特征提取和分类一步到位，避免了手工提取特征或者人工规则，从原始数据中自动化地去提取特征，是一种端到端（end-to-end）的学习。

相较于传统的方法，深度学习能够学习到更高效的特征与模式。图数据的复杂性对现有机器学习算法提出了重大挑战，因为图数据是不规则的。

每张图大小不同、节点无序，一张图中的每个节点都有不同数目的邻近节点，使得一些在图像中容易计算的重要运算（如卷积）不能再直接应用于图。此外，现有机器学习算法的核心假设是实例彼此独立。

然而，图数据中的每个实例都与周围的其它实例相关，含有一些复杂的连接信息，用于捕获数据之间的依赖关系，包括引用、朋友关系和相互作用。最近，越来越多的研究开始将深度学习方法应用到图数据领域。

受到深度学习领域进展的驱动，研究人员在设计图神经网络的架构时借鉴了卷积网络、循环网络和深度自编码器的思想。为了应对图数据的复杂性，重要运算的泛化和定义在过去几年中迅速发展。

人工智能需要什么基础？

人工智能需要什么基础？人工智能是一个包含很多学科的交叉学科，你需要了解计算机的知识、信息论、控制论、图论、心理学、生物学、热力学，你要有一定的哲学基础，有科学方法论作保障。

这些学科的每一门都是博大精深的，但同时很多事物都是相通的，你学了很多知识有了一定的基础的时候再看相关知识就会触类旁通，很容易。

在这中间关键是要有自己的思考，不能人云亦云，毕竟人工智能是一个正在发展并具有无穷挑战和乐趣的学科，如果你对人工智能感兴趣，那欢迎到百度的人工智能吧做客，那里有对人工智能丰富而深刻的讨论。

需要必备的知识有:1、线性代数：如何将研究对象形式化？2、概率论：如何描述统计规律？3、数理统计：如何以小见大？4、最优化理论：如何找到最优解？5、信息论：如何定量度量不确定性？

6、形式逻辑：如何实现抽象推理？7、线性代数：如何将研究对象形式化？人工智能简介:1、人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。

2、它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能涉及的学科:哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，社会结构学与科学发展观。

1.人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。2.人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成。

入门最基本的的知识是:机器学习、机械原理、计算机原理、计算机视觉等等。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

但不同的时代、不同的人对这种”复杂工作”的理解是不同的。

人工智能竞争力大不大？

1、人工智能未来竞争压力还是有点大的。人工智能前景很好中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是热点，而且正好是学习的好时机。

但是，也有一个问题大家要注意：学习人工智能的难度比较高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须好，微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力也重要)。

只有这样，你才是人工智能行业的人才，你也是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。一门深入地钻研下去，你就是人工智能领域的专家甚至大师。

但是，如果你没有这些喜好和特长，或者没能学好这些学科，现在做别的选择还来得及。

人工智能的持续火热，无疑吸引了大量资本和企业布局，而作为承载人工智能运行的芯片，无疑成为最大蓝海，一场为占领产业制高点的战争已经打响。因此，人工智能发展前景不可限量。

所以人工智能还是比较好就业的，人工智能正在一步步的渗透并改变我们的生活方式。2、人工智能就业机会多人工智能发展已经有相当长的历史。

党中央、国务院一直高度重视这方面的发展，从80年代开始，人工智能已经是我们国家科技计划的一个研究内容。这些年来经过长期的积累和信息化、数字化、软件硬件这方面的发展，越来越多地应用到经济社会的发展之中。

但由于相关人才的数量比较少，人工智能的人才市场处于空缺，出现了供不应求的状况。加之国家发布相关政策促进人工智能的发展；一些省份也比较重视人工智能的发展，所以人工智能专业就业前景还是一片光明的。

人工智能专业好不好

人工智能专业是一个很不错的专业，前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面会是强烈的热点，以后很多东西都是人工智能了。

我是桂林电子科技大学18级学生，我有一个认识的学弟就是人工智能专业的，我们学校是2020年才有人工智能这个专业的，下面我来具体介绍一下这个专业吧。01——个人感受我认为人工智能是未来的重要趋势之一。

随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。

所以，从大的发展前景来看，人工智能这个专业前景非常广阔，所以说这个专业是很好的选择。

还有，我觉得这个专业适合所有对人工智能有兴趣的同学去选择，该专业的课程难度不是很高，不过也不能随便摆烂，也得认真去学。

说到学习这个专业的首选那肯定是清华大学，其次是北京大学、国防科技大学、浙江大学和哈尔滨工业大学等。如果你真的对人工智能有着浓厚的兴趣，那么选择这个专业不会有错的。

02——专业介绍人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学，也是计算机科学的一个分支。

它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

03——主修课程人工智能专业的核心课程有：专业导论、人工智能数学基础、线性代数 A、概率论与数理统计、程序设计与问题求解、电路与电子技术基础、面向对象编程、算法及数据结构、人工智能基础、数据科学导论、计算机组成原理、机器学习、信息论、机器人学概论、数字信号处理、模式识别、自然语言处理、现代控制理论等。

我们在学习中需要注意的是：要认真学习智能的基础理论、基本方法和基本技能，掌握相关应用领域基础知识。

还需要具有系统的计算思维和数据思维，具有创新创业意识和国际视野，具有良好的社会人文素养、职业道德和团队精神。

04——就业前景人工智能专业就业方向主要包括科研机构(机器人研究所等)、软硬件开发人员、高校讲师等。

在国内的话就业前景是比较好的，国内产业升级，IT行业的转型工业和机器人和智能机器人以及可穿戴设备的研发将来都是强烈的热点。

人工智能目前是一个快速增长的领域，人才需求量大，相比于其他技术岗位，竞争度偏低，薪资相对较高，因此，趁着这个机遇，人工智能专业是一个很好的选择。

05——小结人工智能专业相当的不错，未来必定是一个人工智能的世界，掌握了人工智能技术，就是一笔不可描述的财富。

人工智能不仅能带动国家的发展，还能够方便世界上所有的人，所以，相信自己的感觉，对人工智能感兴趣的同学，来选择这个专业肯定没错的。

人工智能的前景怎么样？

人工智能技术关系到人工智能产品是否可以顺利应用到我们的生活场景中。在人工智能领域，它普遍包含了机器学习、知识图谱、自然语言处理、人机交互、计算机视觉、生物特征识别、AR/VR七个关键技术。

一、机器学习机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。

基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据(样本)出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。

根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。

二、知识图谱知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是”实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关”属性—值”对。

不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的”实体”，每条边为实体与实体之间的”关系”。

通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从”关系”的角度去分析问题的能力。

知识图谱可用于反欺诈、不一致性验证、组团欺诈等公共安全保障领域，需要用到异常分析、静态分析、动态分析等数据挖掘方法。

特别地，知识图谱在搜索引擎、可视化展示和精准营销方面有很大的优势，已成为业界的热门工具。但是，知识图谱的发展还有很大的挑战，如数据的噪声问题，即数据本身有错误或者数据存在冗余。

随着知识图谱应用的不断深入，还有一系列关键技术需要突破。

三、自然语言处理自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。

机器翻译机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另外一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了之前基于规则和实例翻译方法的局限性，翻译性能取得巨大提升。

基于深度神经网络的机器翻译在日常口语等一些场景的成功应用已经显现出了巨大的潜力。

随着上下文的语境表征和知识逻辑推理能力的发展，自然语言知识图谱不断扩充，机器翻译将会在多轮对话翻译及篇章翻译等领域取得更大进展。

语义理解语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本篇章的理解，并且回答与篇章相关问题的过程。语义理解更注重于对上下文的理解以及对答案精准程度的把控。

随着MCTest数据集的发布，语义理解受到更多关注，取得了快速发展，相关数据集和对应的神经网络模型层出不穷。

语义理解技术将在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答与对话系统的精度。问答系统问答系统分为开放领域的对话系统和特定领域的问答系统。

问答系统技术是指让计算机像人类一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交用自然语言表达的问题，系统会返回关联性较高的答案。

尽管问答系统目前已经有了不少应用产品出现，但大多是在实际信息服务系统和智能手机助手等领域中的应用，在问答系统鲁棒性方面仍然存在着问题和挑战。

自然语言处理面临四大挑战：一是在词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性;二是新的词汇、术语、语义和语法导致未知语言现象的不可预测性;三是数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语言现象;四是语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述，语义计算需要参数庞大的非线性计算四、人机交互人机交互主要研究人和计算机之间的信息交换，主要包括人到计算机和计算机到人的两部分信息交换，是人工智能领域的重要的外围技术。

人机交互是与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关的综合学科。

传统的人与计算机之间的信息交换主要依靠交互设备进行，主要包括键盘、鼠标、操纵杆、数据服装、眼动跟踪器、位置跟踪器、数据手套、压力笔等输入设备，以及打印机、绘图仪、显示器、头盔式显示器、音箱等输出设备。

人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

五、计算机视觉计算机视觉是使用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像以及图像序列的能力。

自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均需要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度学习的发展，预处理、特征提取与算法处理渐渐融合，形成端到端的人工智能算法技术。

根据解决的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像理解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。

未来计算机视觉技术的发展主要面临以下挑战：一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度;二是如何降低计算机视觉算法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时;三是如何加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。

六、生物特征识别生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。

注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。

识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识别人进行信息采集、数据预处理和特征提取，然后将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。

从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识别人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识别人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。

生物特征识别技术涉及的内容十分广泛，包括指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程涉及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器学习等多项技术。

目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。七、VR/AR虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。

结合相关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。

用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，相互影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等实现。

虚拟现实/增强现实从技术特征角度，按照不同处理阶段，可以分为获取与建模技术、分析与利用技术、交换与分发技术、展示与交互技术以及技术标准与评价体系五个方面。

获取与建模技术研究如何把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点研究对数字内容进行分析、理解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;交换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化服务等，其核心是开放的内容交换和版权管理技术;展示与交换技术重点研究符合人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知能力，其难点在于建立自然和谐的人机交互环境;标准与评价体系重点研究虚拟现实/增强现实基础资源、内容编目、信源编码等的规范标准以及相应的评估技术。

目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体现在智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、相关标准与规范等方面存在一系列科学技术问题。

总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象无缝融合、自然交互全方位与舒适化的发展趋势。

Original: https://blog.csdn.net/xilao138/article/details/126630386
Author: 神经网络技术宅
Title: 图神经网络 基础与前沿,神经系统知识网络图